计算机应用研究

作者：吴相帅,孙福振,张文龙,张志伟,王绍卿,

单位：山东理工大学计算机科学与技术学院,山东淄博255049；

关键词：推荐系统,图注意力神经网络,社交推荐,影响扩散,

基金：国家自然科学基金资助项目(61841602)；山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF147)；；

针对现有社交推荐算法忽视了用户潜在关联和项目之间的协作关系，提出了一个新的算法模型GATHGN（GAT based heterogeneous graph neural network），在该模型框架中对用户关联和项目关系统一建模。首先，挖掘用户显式社交关系、潜在关联关系和用户—项目关联关系，从而提取用户社交高阶特征和潜在兴趣高阶特征；而后，基于图注意力机制聚合上述两种高阶特征，逐层更新用户融合特征；最后，依据更新的用户融合特征与项目特征计算最终的推荐结果。在Yelp数据集和Flickr数据集上的实验结果表明，GATHGN的命中率与归一化折损累计增益较基线算法有显著提升。

来源：2023年第10期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2023年第10期